并发和并行和压测 解释

并发:同一时刻向服务器发送请求的数量就是并发数
并发只是让用户表面上看起来是同时,但是后台通过CPU和线程调节,合理分配请求处理,会有先后顺序的,比如做压测,1000并发数,发送请求的时间都是不同的.但是压测的目的不是说看同时发送请求,而是看在一个很短的时间范围内,服务器处理大量请求的能力.

与并行区别
并发当有多个线程在操作时,如果系统只有一个CPU,则它根本不可能真正同时进行一个以上的线程,它只能把CPU运行时间划分成若干个时间段,再将时间 段分配给各个线程执行,在一个时间段的线程代码运行时,其它线程处于挂起状。.这种方式我们称之为并发(Concurrent)。
并行:当系统有一个以上CPU时,则线程的操作有可能非并发。当一个CPU执行一个线程时,另一个CPU可以执行另一个线程,两个线程互不抢占CPU资源,可以同时进行,这种方式我们称之为并行(Parallel)。
区别:并发和并行是即相似又有区别的两个概念,并行是指两个或者多个事件在同一时刻发生;而并发是指两个或多个事件在同一时间间隔内发生。在多道程序环境下,并发性是指在一段时间内宏观上有多个程序在同时运行,但在单处理机系统中,每一时刻却仅能有一道程序执行,故微观上这些程序只能是分时地交替执行。倘若在计算机系统中有多个处理机,则这些可以并发执行的程序便可被分配到多个处理机上,实现并行执行,即利用每个处理机来处理一个可并发执行的程序,这样,多个程序便可以同时执行。

转载于:https://www.cnblogs.com/kaibindirver/p/8512713.html

<think>嗯,用户让我介绍一下vllm的命令,特别是用randomsharegpt的情况。首先,我需要确认自己是否了解这两个工具的具体用法。vllm是一个高性能的推理服务框架,对吧?通常指的是试,用来评估系统在高负载下的表现。 然后,用户提到的randomsharegpt可能是两种不同的方式。random可能是指生成随机的请求来模拟不同的输入,而sharegpt可能是指使用ShareGPT数据集中的真实对话数据进行试。需要确认这两个参数在vllm中的具体使用方式。 接下来,我应该回忆一下vllm的文档或者官方资料,看是否有关于的命令示例。记得vllm可能提供了benchmarking的工具或者脚本,比如使用Python的requests库发送并发请求,或者使用像locust这样的工具。但用户可能希望直接用vllm自带的命令,所以可能需要查看是否有相关的命令行参数。 对于random,可能的命令是使用--request-rate或者指定输入为随机生成的数据。例如,使用vllm的generate命令,并指定输入为随机生成的token,调整参数如并发数、请求速率等。而sharegpt可能需要加载ShareGPT格式的数据集,转换成适合vllm输入的格式,比如JSON,然后通过工具进行并发请求。 需要确保命令中的参数正确,比如模型路径、tensor并行度、端口号等。另外,要提醒用户注意数据集路径的正确性,以及调整并发数、请求速率等参数以适应不同的硬件环境。可能还需要提到如何监控性能指标,如吞吐量、延迟等。 还有,用户可能对具体的示例命令比较感兴趣,需要给出两个具体的例子,分别对应randomsharegpt的情况。例如,对于random,可能使用--input-lens参数指定输入长度范围,而sharegpt则使用--dataset参数指定数据集路径。 最后,要检查是否有常见的注意事项,比如依赖安装、数据格式处理、性能调优建议等,确保用户能够顺利执行命令并获取有效结果。同时,需要确认是否所有提到的命令参数在最新版本的vllm中仍然适用,避免给出过时的信息。</think>以下是对vLLM中random模式与ShareGPT数据集的详细介绍及操作指南: --- ### **一、vLLM核心逻辑** vLLM主要通过模拟多用户并发请求,试服务端的吞吐量(tokens/s)延迟(latency)指标。关键参数包括: - 并发数(`--concurrency`) - 请求速率(`--request-rate`) - 输入/输出长度(`--input-lens`/`--output-lens`) --- ### **二、Random模式** **场景**:生成随机输入内容,试模型基础性能 **命令示例**: ```bash python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model <模型路径> \ --tensor-parallel-size <GPU数量> \ --port 8000 # 启动 python benchmarks/benchmark_serving.py \ --backend vllm \ --random \ --input-lens 128,512 \ # 输入长度范围 --output-lens 64,256 \ # 输出长度范围 --concurrency 50 \ # 并发请求数 --request-rate 100 # 每秒请求数 ``` **关键参数说明**: - `--random`:启用随机内容生成 - `--input-lens`:随机选择输入长度(最小值,最大值) - `--output-lens`:随机限制输出长度(最小值,最大值) --- ### **三、ShareGPT数据集** **场景**:使用真实对话数据试模型性能 **数据集准备**: 1. 下载ShareGPT格式数据集(JSONL文件) 2. 转换为vLLM兼容格式: ```python import json with open("sharegpt_data.json", "w") as f: for dialog in original_data: f.write(json.dumps({"messages": dialog}) + "\n") ``` **命令**: ```bash python benchmarks/benchmark_serving.py \ --backend vllm \ --dataset sharegpt_data.json \ # 数据集路径 --concurrency 100 \ --request-rate 200 \ --max-num-completed-requests 5000 # 最大试请求量 ``` --- ### **四、性能指标解读** | 指标 | 计算公式 | 优化方向 | |------|----------|----------| | 吞吐量 | $\frac{\text{总生成token数}}{\text{试时间}}$ | 增加batch_size | | 延迟 | $\text{请求完成时间} - \text{请求发起时间}$ | 优化KV cache | --- ### **五、注意事项** 1. GPU显存建议:至少预留20%显存余量 2. 数据预处理:ShareGPT数据集需过滤过长对话(可设置`--max-prompt-length 2048`) 3. 结果保存:添加`--result-file output.json`参数保存试结果 通过调整并发请求速率,可以绘制出系统的吞吐量-延迟曲线,找到最佳负载平衡点。
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